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医学图像分割
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我正在寻找一种分割算法，从下面显示的MRI图像中提取鼠标脊柱的中间部分。我想过通过阈值强度来提取部分，但强度与图像中的其他部分太相似了。(我的主管)还告诉我要研究半自动分割算法，在这种算法中，你可以点击感兴趣区域中的一个像素，算法会考虑像素从你点击的那个像素开始扩散。任何关于这方面的额外建议也将不胜感激。小鼠脊椎的MRI图像：对于需要分割的高亮区域，同上：附言-我在matlab中工作，所以如果你知道一个好的工具箱，请让我知道。我的背景:物理系本科生，开始学习<em
浏览 2提问于2016-10-20得票数 1
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我不太明白以下几点：现在，为什么这个特性对生物医学分割特别有影响呢？我可以指出的生物医学图像与其他数据集的主要区别是，在生物医学图像中，定义对象的功能不像普通的日常对象那样丰富。数据集的大小也是有限的。但是，这个额
浏览 0提问于2018-05-08得票数 10
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我有两个系列的医学图像，每一个来自不同的成像方式。我该怎么做？或者建议的方法或技巧是什么？
2-如果这两个图像序列在空间上不对齐，如何度量它们之间的相似性？
浏览 0提问于2022-03-15得票数 0
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我的用例是检测黑白扫描图像的旋转角度。我在网上发现的大多数图像处理算法，作为第一步，都是按位不对图像进行处理，因此背景是黑色的，对象是白色的。我的问题是，这背后的原因是什么？我找不到任何其他答案，这就是在图像处理中是如何做到的。
谢谢。
浏览 1提问于2014-11-23得票数 0
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聚类算法在语义分割管道中的作用？
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我正在尝试思考如何将聚类(例如k-means)应用到对图像进行语义分割或对象识别的过程中。我的理解是，语义分割主要是使用深度CNN完成的。K-means对分割效果很好，但语义分割是有监督的，因此聚类本身就不够充分。 我的问题是:这样的无监督技术如何适应语义分割的整个管道？
浏览 22提问于2020-10-30得票数 1
我正在寻找一个名为3d doctor的软件的替代品，它可以将一堆2d图像(下图中的步骤1和2)转换为具有良好渲染效果的3d图像(步骤3)。在python中有没有一个包可以做同样的事情？
浏览 0提问于2013-05-24得票数 1
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我使用了slic聚类算法来创建生物医学图像的超像素(生物医学成像专家的整个幻灯片图像)。最终的目标是对每个超像素进行分类，然后使用它来构建分割。是否明智地将超像素输入到CNN中，以了解任何人在对其他有用的图像特征描述符提出建议之前就使用过这类数据的特性？谢谢
浏览 5提问于2020-01-08得票数 3
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在脑肿瘤分割中，我可以将图像和标签视为彩色图像吗？或者图像可以有3个通道，但地面实况/遮罩/标签必须在1个通道中。或者两者都必须是1个通道？？因为我已经使用了3个通道的(图像和GT)为UNET架构，并给我输出为空白彩色图像。为什么输出是这样的？
浏览 3提问于2019-03-26得票数 1
我正在根据Pereira等人的一篇论文构建一个模型，用于医学图像分割，他们使用卷积网络，该网络馈送到完全连接的分类器中。我想从正常组织中分割出肿瘤。我目前有一个numpy数组，包含预先分割的图像= background 1= tumour，形状为443,443，1作为“目标”，以及形状为443,443，1的图像作为输入。如何让模型对原始图像的补丁进行分类，然后在最后重建整个图像以生成分割图？ 谢谢!
浏览 9提问于2020-07-22得票数 1
我用Keras生物医学图像分割来分割脑细胞。我用了model.evaluate()，它给了我骰子系数: 0.916。然而，当我使用model.predict()，然后循环通过计算骰子系数预测图像，骰子系数是0.82。为什么这两个价值观是不同的？
浏览 7提问于2017-06-10得票数 53
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我正在使用U_Net分割模型对医学图像进行分割，使用Kersa和Tensorflow 2。我想在模型中添加一个dropout，但我不知道在哪里添加它？有人能帮上忙吗？ 谢谢
浏览 100提问于2021-10-26得票数 0
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我使用卷积神经网络模型对医学图像进行分割。当我训练模型(例如提拉米苏模型)时，我尝试了论文中推荐的相同学习率，但是，我得到了不好的结果。例如，在本例中，他们使用CamVid数据集(街道、汽车、人物等)，而我使用的是医学图像。
浏览 61提问于2019-10-30得票数 0
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问题:我正在尝试将与结合使用由于图像分割应用程序的复杂性，我想将Plant应用程序合并到分割应用程序中。分割应用程序的问题是，我需要将分割应用程序从连续视频更改为单图像，并对输入特征进行建模。我不知道是否有一个简单的方法来
浏览 2提问于2020-05-26得票数 1
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但是，当我深入研究图像分割的任务时，我发现了以下的论文：
在这里，他们讨论卷积和完全连接的层我理解反褶积和非集合的数学方面，但我无法理解，最重要的是，我无法想象它们最终如何导致图像分割。
浏览 0提问于2018-05-14得票数 0
我正在对三维医学图像进行图像分割。在一篇相关的论文中，作者提取了一个我不知道该如何计算的特征，f(x, u) = I(x + u) − I(x)是x和mm^3中偏移量u之间的随机移动强度差。如果我们认为医学图像的pixel_spacing是0.36x0.36x0.7 mm^3，那么如何在内存和计算效率上为u=2 mm^3提取和获取整个卷的这一特征？谢谢你的帮助。
浏览 0提问于2018-12-11得票数 0
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高，我需要对CT体积图像做一些图像处理。主要是分段。哪个开源库支持3D算法--滤波、边缘检测、可变形物体等？语言目前不是一个问题。
10倍
浏览 2提问于2010-06-11得票数 9
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我在医学3D MRI上做了一些预处理，包括N4偏差校正，去噪和缩放，我被问到了一个问题：
如何评价噪声对医学图像分割的有效性和鲁棒性的影响？当图像结构受到各种噪声的影响时，所提取的特征将会恶化。
浏览 37提问于2020-02-21得票数 0
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使用互斥任务的多任务学习？
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我希望通过使用图中所示的共享层执行分割和分类来执行多任务学习。然而，输出1将是一个分段掩码，它使用不同的损失函数，如骰子损失，输出2使用softmax激活来提供类别概率。而且，数据是相互排斥的，分割任务来自自然图像领域，而分类任务来自医学图像领域。Keras或Pytorch是否有明确的方法或示例来演示这种多任务学习任务？
浏览 5提问于2020-06-01得票数 1
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我在做医学图像分割。我有120名病人的T1加权磁共振成像，并有相应的标记体积(共240卷)。我没有做过图像配准工作。我安装了，但我不知道如何在这些MRI上注册。既然这是分割任务，那么地面真实图像也应该注册吗？如果是，怎么做？
浏览 1提问于2018-03-21得票数 0
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